得看楼主从事的是IT 什么岗位，如果是程序员类的，还热爱代码，专研程序，可以从事更多层次的程序工作。

我也从事IT行业十年多了，希望我的回答能帮到你。 首先说下都有哪些岗位。 第一类，技术岗位，比如，架构师，软件研发工程师，硬件研发工程师，实施工程师，软件，硬件测试工程师，过程工程师，售前、售后工程师等等，研发类的工程师主要是研发软件，写设计，写代码。实施主要是项目上线实施工作，售前是为了销售做支持的，售后和就是后期项目维护的工作，再就是测试工程师就是测试发现研发工程师研发的软件中的问题。 第二类，管理岗位，比如项目管理，技术管理，部门管理等，项目管理主要是项目交付的管理，能用较低的成本按时完成项目交付，提高项目交付利润。技术管理就是合理的安排，组织技术团队按时完成上级交给的开发或者测试工作。 第三类，产品相关工作，就是研究客户需求，需求分析，总结产品，产品设计，最大程度满足用户，提高用户体验，最后交给研发完成功能实现。 第四类，销售工作，这个各行各业类似，就是把软件产品或者解决方案买给客户，实现利润。 个人感觉你可以向产品，售前或者运维，或者管理岗位转下试试。

感谢邀请，首先你应该先了解一下互联网行业规划，个人认为可以划分为三种分别是传统IT行业，互联网IT行业，新型行业。 传统IT行业指的是已经有了十几年以上的发展，整个行业处于稳定状态，已经有无数的方案和案例。 互联网IT行业指的是与互联网相关的IT行业，目前划分比较乱总体上有网站维护、网站开发、手机APP开发、游戏开发，工资待遇的话网站维护人员工资非常低，开发人员就非常高，不同公司待遇也差别特别大，大公司的话起薪在5000-6000，工作3年10000-15000,5年后看你公司的盈利，2W+，3W+也都有可能。 新兴IT行业比如大数据、云计算、物联网、智慧城市等，其实这些行业都是基于传统行业做的提升，由于整个社会都在鼓吹造成的非常热门，工资待遇和互联网企业差不多。 就目前市场看来云计算行业就业情况，云计算领域人才需求极度缺乏。 针对云计算的网络整理资料，建议看一看

云计算(cloud computing)是由分布式计算(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)、网格计算(Grid Computing)发展来的，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务，是一种新兴的商业计算模型。 　　云计算的核心技术 　　云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。 　　(1)编程模型 　　MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。 　　(2) 海量数据分布存储技术 　　云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。 　　GFS即Google文件系统(Google File System)，是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。 　　一个GFS集群由一个主服务器(master)和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被许多客户(Client)访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约(lease)管理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过HeartBeat消息与每一个块服务器通信，给块服务器传递指令并收集它的状态。GFS中的文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。 　　客户与主服务器的交换只限于对元数据的操作，所有数据方面的通信都直接和块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重。 　　(3) 海量数据管理技术 　　云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。 　　BT是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库不同，它把所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来分布存储大规模结构化数据。 　　Google的很多项目使用BT来存储数据，包括网页查询，Google earth和Google金融。这些应用程序对BT的要求各不相同：数据大小(从URL到网页到卫星图象)不同，反应速度不同(从后端的大批处理到实时数据服务)。对于不同的要求，BT都成功的提供了灵活高效的服务。 　　(4)虚拟化技术 　　通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。 　　(5)云计算平台管理技术 　　云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。 　　云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。 　　二、云计算的发展 　　对众多企业来说，自身计算机设备的性能也许永远无法满足需求，因为企业内部信息爆炸的速度远远比摩尔定律要快得多。最终的办法就是不断采购，不断升级。而结果是，数据量暴增、IT环境日益复杂而难于管理，并且，致命的问题是不断增长的IT支出无法和IT应用体验成正比。 　　有没有更加经济有效的解决途径呢?“云计算”的出现也许为这个问题的解决推开了大门的一个缝隙。 　　云计算是一种全新的商业模式，其核心部分依然是数据中心，它使用的硬件设备主要是成千上万的工业标准服务器，它们由英特尔或AMD生产的处理器以及其他硬件厂商的产品组成。企业和个人用户通过高速互联网得到计算能力，从而避免了大量的硬件投资。 　　简而言之，云计算将使未来的互联网变成超级计算的乐土。这可是一种革命性的举措，打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 　　云计算作为未来发展的重要趋势之一，已经引起了业界的广泛重视，许多公司提供着各种各样的云计算服务，IBM、微软、雅虎、亚马逊、Sun、EMC、Google等大型IT厂商都已涉足云计算。 　　现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是Microsoft的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。 Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。 　　“云计算”代表了一个时代需求，反映了市场关系的变化，谁拥有更为庞大的数据规模，谁就可以提供更广更深的信息服务，而软件和硬件影响相对缩小。

云计算不单单指某一门技术，它是个很大的概念涉及到很多技术甚至经济因素。你要学习云计算，先了解云计算的整体之后，找到你所感兴趣的部分技术问题，进行深入学习研究。 Google和亚马逊云计算采用的具体技术有哪些，网络整理资料 　　云计算作为一种新型的计算模式，还处于早期发展阶段。众多大小不一、类型各异的提供商提供了各自基于云计算的应用服务。本文通过介绍亚马逊、Google、IBM这三种典型的云计算实现，为读者剖析在“云计算”背后所采用的具体技术，解析当前云计算的平台建设方法以及应用构建方式。 　　实例1:Google的云计算平台与应用 　　Google的云计算技术实际上是针对Google特定的网络应用程序而定制的。针对内部网络数据规模超大的特点，Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构，利用软件的能力来处理集群中经常发生的节点失效问题。 　　从2003年开始，Google连续几年在计算机系统研究领域的最顶级会议与杂志上发表论文，揭示其内部的分布式数据处理方法，向外界展示其使用的云计算核心技术。从其近几年发表的论文来看，Google使用的云计算基础架构模式包括四个相互独立又紧密结合在一起的系统。包括Google建立在集群之上的文件系统GoogleFileSystem，针对Google应用程序的特点提出的Map/Reduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。 　　GoogleFileSystem文件系统 　　为了满足Google迅速增长的数据处理需求，Google设计并实现了Google文件系统(GFS，GoogleFileSystem)。GFS与过去的分布式文件系统拥有许多相同的目标，例如性能、可伸缩性、可靠性以及可用性。然而，它的设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。主要体现在以下四个方面: 　　1.集群中的节点失效是一种常态，而不是一种异常。由于参与运算与处理的节点数目非常庞大，通常会使用上千个节点进行共同计算，因此，每时每刻总会有节点处在失效状态。需要通过软件程序模块，监视系统的动态运行状况，侦测错误，并且将容错以及自动恢复系统集成在系统中。 　　2.Google系统中的文件大小与通常文件系统中的文件大小概念不一样，文件大小通常以G字节计。另外文件系统中的文件含义与通常文件不同，一个大文件可能包含大量数目的通常意义上的小文件。所以，设计预期和参数，例如I/O操作和块尺寸都要重新考虑。 　　3.Google文件系统中的文件读写模式和传统的文件系统不同。在Google应用(如搜索)中对大部分文件的修改，不是覆盖原有数据，而是在文件尾追加新数据。对文件的随机写是几乎不存在的。对于这类巨大文件的访问模式，客户端对数据块缓存失去了意义，追加操作成为性能优化和原子性(把一个事务看做是一个程序。它要么被完整地执行，要么完全不执行)保证的焦点。 　　4.文件系统的某些具体操作不再透明，而且需要应用程序的协助完成，应用程序和文件系统API的协同设计提高了整个系统的灵活性。例如，放松了对GFS一致性模型的要求，这样不用加重应用程序的负担，就大大简化了文件系统的设计。还引入了原子性的追加操作，这样多个客户端同时进行追加的时候，就不需要额外的同步操作了。 　　总之，GFS是为Google应用程序本身而设计的。据称，Google已经部署了许多GFS集群。有的集群拥有超过1000个存储节点，超过300T的硬盘空间，被不同机器上的数百个客户端连续不断地频繁访问着。 　　下图1给出了GoogleFileSystem的系统架构，一个GFS集群包含一个主服务器和多个块服务器，被多个客户端访问。文件被分割成固定尺寸的块。在每个块创建的时候，服务器分配给它一个不变的、全球惟一的64位块句柄对它进行标识。块服务器把块作为linux文件保存在本地硬盘上，并根据指定的块句柄和字节范围来读写块数据。为了保证可靠性，每个块都会复制到多个块服务器上，缺省保存三个备份。主服务器管理文件系统所有的元数据，包括名字空间、访问控制信息和文件到块的映射信息，以及块当前所在的位置。GFS客户端代码被嵌入到每个程序里，它实现了Google文件系统API，帮助应用程序与主服务器和块服务器通信，对数据进行读写。客户端跟主服务器交互进行元数据操作，但是所有的数据操作的通信都是直接和块服务器进行的。客户端提供的访问接口类似于POSIX接口，但有一定的修改，并不完全兼容POSIX标准。通过服务器端和客户端的联合设计，GoogleFileSystem能够针对它本身的应用获得最大的性能以及可用性效果。 　　 　　MapReduce分布式编程环境 　　为了让内部非分布式系统方向背景的员工能够有机会将应用程序建立在大规模的集群基础之上，Google还设计并实现了一套大规模数据处理的编程规范Map/Reduce系统。这样，非分布式专业的程序编写人员也能够为大规模的集群编写应用程序而不用去顾虑集群的可靠性、可扩展性等问题。应用程序编写人员只需要将精力放在应用程序本身，而关于集群的处理问题则交由平台来处理。 　　Map/Reduce通过“Map(映射)”和“Reduce(化简)”这样两个简单的概念来参加运算，用户只需要提供自己的Map函数以及Reduce函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。 　　据称，Google的文本索引方法，即搜索引擎的核心部分，已经通过MapReduce的方法进行了改写，获得了更加清晰的程序架构。在Google内部，每天有上千个MapReduce的应用程序在运行。 　　分布式大规模数据库管理系统BigTable 　　构建于上述两项基础之上的第三个云计算平台就是Google关于将数据库系统扩展到分布式平台上的BigTable系统。很多应用程序对于数据的组织还是非常有规则的。一般来说，数据库对于处理格式化的数据还是非常方便的，但是由于关系数据库很强的一致性要求，很难将其扩展到很大的规模。为了处理Google内部大量的格式化以及半格式化数据，Google构建了弱一致性要求的大规模数据库系统BigTable。据称，现在有很多Google的应用程序建立在BigTable之上，例如SearchHistory、Maps、Orkut和RSS阅读器等。 　　下图2给出了在BigTable模型中的数据模型。数据模型包括行列以及相应的时间戳，所有的数据都存放在表格中的单元里。BigTable的内容按照行来划分，将多个行组成一个小表，保存到某一个服务器节点中。这一个小表就被称为Tablet。 　　以上是Google内部云计算基础平台的三个主要部分，除了这三个部分之外，Google还建立了分布式程序的调度器，分布式的锁服务等一系列相关的云计算服务平台。 　　Google的云应用 　　除了上述的云计算基础设施之外，Google还在其云计算基础设施之上建立了一系列新型网络应用程序。由于借鉴了异步网络数据传输的Web2.0技术，这些应用程序给予用户全新的界面感受以及更加强大的多用户交互能力。其中典型的Google云计算应用程序就是Google推出的与MicrosoftOffice软件进行竞争的Docs网络服务程序。GoogleDocs是一个基于Web的工具，它有跟MicrosoftOffice相近的编辑界面，有一套简单易用的文档权限管理，而且它还记录下所有用户对文档所做的修改。GoogleDocs的这些功能令它非常适用于网上共享与协作编辑文档。GoogleDocs甚至可以用于监控责任清晰、目标明确的项目进度。当前，GoogleDocs已经推出了文档编辑、电子表格、幻灯片演示、日程管理等多个功能的编辑模块，能够替代MicrosoftOffice相应的一部分功能。值得注意的是，通过这种云计算方式形成的应用程序非常适合于多个用户进行共享以及协同编辑，为一个小组的人员进行共同创作带来很大的方便性。 　　GoogleDocs是云计算的一种重要应用，即可以通过浏览器的方式访问远端大规模的存储与计算服务。云计算能够为大规模的新一代网络应用打下良好的基础。 　　虽然Google可以说是云计算的最大实践者，但是，Google的云计算平台是私有的环境，特别是Google的云计算基础设施还没有开放出来。除了开放有限的应用程序接口，例如GWT(GoogleWebToolkit)以及GoogleMapAPI等，Google并没有将云计算的内部基础设施共享给外部的用户使用，上述的所有基础设施都是私有的。 　　幸运的是，Google公开了其内部集群计算环境的一部分技术，使得全球的技术开发人员能够根据这一部分文档构建开源的大规模数据处理云计算基础设施，其中最有名的项目即Apache旗下的Hadoop项目。而下面的两个云计算的实现则为外部的开发人员以及中小公司提供了云计算的平台环境，使得开发者能够在云计算的基础设施之上构建自己的新型网络应用。其中IBM的蓝云计算平台是可供销售的计算平台，用户可以基于这些软硬件产品自己构建云计算平台。亚马逊的弹性计算云则是托管式的云计算平台，用户可以通过远端的操作界面直接使用。 　　 　　实例2:亚马逊的弹性计算云 　　亚马逊是互联网上最大的在线零售商，但是同时也为独立开发人员以及开发商提供云计算服务平台。亚马逊将他们的云计算平台称为弹性计算云(ElasticComputeCloud，EC2)，它是最早提供远程云计算平台服务的公司。 　　开放的服务 　　与Google提供的云计算服务不同，Google仅为自己在互联网上的应用提供云计算平台，独立开发商或者开发人员无法在这个平台上工作，因此只能转而通过开源的Hadoop软件支持来开发云计算应用。亚马逊的弹性计算云服务也和IBM的云计算服务平台不一样，亚马逊不销售物理的云计算服务平台，没有类似于“蓝云”一样的计算平台。亚马逊将自己的弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算的平台之上，而用户可以通过弹性计算云的网络界面去操作在云计算平台上运行的各个实例(Instance)，而付费方式则由用户的使用状况决定，即用户仅需要为自己所使用的计算平台实例付费，运行结束后计费也随之结束。 　　弹性计算云从沿革上来看，并不是亚马逊公司推出的第一项这种服务，它由名为亚马逊网络服务的现有平台发展而来。早在2006年3月，亚马逊就发布了简单存储服务(SimpleStorageService，S3)，这种存储服务按照每个月类似租金的形式进行服务付费，同时用户还需要为相应的网络流量进行付费。亚马逊网络服务平台使用REST(RepresentationalStateTransfer)和简单对象访问协议(SOAP)等标准接口，用户可以通过这些接口访问到相应的存储服务。 　　2007年7月，亚马逊公司推出了简单队列服务(SimpleQueueService，SQS)，这项服务使托管主机可以存储计算机之间发送的消息。通过这一项服务，应用程序编写人员可以在分布式程序之间进行数据传递，而无须考虑消息丢失的问题。通过这种服务方式，即使消息的接收方还没有模块启动也没有关系。服务内部会缓存相应的消息，而一旦有消息接收组件被启动运行，则队列服务将消息提交给相应的运行模块进行处理。同样的，用户必须为这种消息传递服务进行付费使用，计费的规则与存储计费规则类似，依据消息的个数以及消息传递的大小进行收费。 　　在亚马逊提供上述服务的时候，并没有从头开始开发相应的网络服务组件，而是对公司已有的平台进行优化和改造，一方面满足了本身网络零售购物应用程序的需求，另一方面也供外部开发人员使用。 　　在开放了上述的服务接口之后，亚马逊公司进一步在此基础上开发了EC2系统，并且开放给外部开发人员使用。 　　灵活的工作模式 　　亚马逊的云计算模式沿袭了简单易用的传统，并且建立在亚马逊公司现有的云计算基础平台之上。弹性计算云用户使用客户端通过SOAPoverHTTPS协议来实现与亚马逊弹性计算云内部的实例进行交互。使用HTTPS协议的原因是为了保证远端连接的安全性，避免用户数据在传输的过程中造成泄露。因此，从使用模式上来说，弹性计算云平台为用户或者开发人员提供了一个虚拟的集群环境，使得用户的应用具有充分的灵活性，同时也减轻了云计算平台拥有者(亚马逊公司)的管理负担。 　　而弹性计算云中的实例是一些真正在运行中的虚拟机服务器，每一个实例代表一个运行中的虚拟机。对于提供给某一个用户的虚拟机，该用户具有完整的访问权限，包括针对此虚拟机的管理员用户权限。虚拟服务器的收费也是根据虚拟机的能力进行计算的，因此，实际上用户租用的是虚拟的计算能力，简化了计费方式。在弹性计算云中，提供了三种不同能力的虚拟机实例，具有不同的收费价格。例如，其中默认的也是最小的运行实例是1.7GB的内存，1个EC2的计算单元(1虚拟的计算核以相关的计算单元)，160GB的虚拟机内部存储容量，是一个32位的计算平台，收费标准为每个小时10美分。在当前的蓝计算平台中，还有两种性能更加强劲的虚拟机实例可供使用，当然价格也更加昂贵一点。 　　由于用户在部署网络程序的时候，一般会使用超过一个运行实例，需要很多个实例共同工作。弹性计算云的内部也架设了实例之间的内部网络，使得用户的应用程序在不同的实例之间可以通信。在弹性计算云中的每一个计算实例都具有一个内部的IP地址，用户程序可以使用内部IP地址进行数据通信，以获得数据通信的最好性能。每一个实例也具有外部的地址，用户可以将分配给自己的弹性IP地址分配给自己的运行实例，使得建立在弹性计算云上的服务系统能够为外部提供服务。当然，亚马逊公司也对网络上的服务流量计费，计费规则也按照内部传输以及外部传输进行分开。 　　总而言之，亚马逊通过提供弹性计算云，减少了小规模软件开发人员对于集群系统的维护，并且收费方式相对简单明了，用户使用多少资源，只需要为这一部分资源付费即可。这种付费方式与传统的主机托管模式不同。传统的主机托管模式让用户将主机放入到托管公司，用户一般需要根据最大或者计划的容量进行付费，而不是根据使用情况进行付费，而且，可能还需要保证服务的可靠性、可用性等，付出的费用更多，而很多时候，服务并没有进行满额资源使用。而根据亚马逊的模式，用户只需要为实际使用情况付费即可。 　　在用户使用模式上，亚马逊的弹性计算云要求用户要创建基于亚马逊规格的服务器映像(名为亚马逊机器映像即亚马逊MachineImage,AMI)。弹性计算云的目标是服务器映像能够拥有用户想要的任何一种操作系统、应用程序、配置、登录和安全机制，但是当前情况下，它只支持Linux内核。通过创建自己的AMI，或者使用亚马逊预先为用户提供的AMI，用户在完成这一步骤后将AMI上传到弹性计算云平台，然后调用亚马逊的应用编程接口(API)，对AMI进行使用与管理。AMI实际上就是虚拟机的映像，用户可以使用它们来完成任何工作，例如运行数据库服务器，构建快速网络下载的平台，提供外部搜索服务甚至可以出租自己具有特色的AMI而获得收益。用户所拥有的多个AMI可以通过通信而彼此合作，就像当前的集群计算服务平台一样。 　　在弹性计算云的将来发展过程中，亚马逊也规划了如何在云计算平台之上帮助用户开发Web2.0的应用程序。亚马逊认为除了它所依赖的网络零售业务之外，云计算也是亚马逊公司的核心价值所在。可以预见，在将来的发展过程中，亚马逊必然会在弹性计算云的平台上添加更多的网络服务组件模块，为用户构建云计算应用提供方便。 　　 个人建议先入手Python，云计算很多底层虚拟化都是用了该技术，之后是Java，C++。更多就不技术点就不一一列举了。

随着互联网的高速发展变革，大龄恐惧症越来越多地在IT圈被人讨论。很多互联网IT从业人员在工作5-10年后就不得不思考可5年、10年甚至更久以后的自己，会是怎样一种生活工作状态，最担心的则是是否会被社会淘汰。 心里有这个疑问的时候，很自然就会去看看前辈的结果是什么。就像现在大城市的房价，大家都很乐意跟发达国家的日本或美国去比一样。可惜的是类似房子的70年产权一样，我们70年代的互联网从业人员算是中国第一代吃螃蟹的人，享受这个权益的人也还没到最终的期限，而中国IT行业的发展历史也很短，从业者年龄并普遍也不大，所以也就没有什么可参照性了。 特别是总理提出全民创业的这几年，从BAT到创业公司，喜欢年轻员工趋势越来越明显。在大部分互联网公司招聘时，普通开发人员要求30岁以下，架构师35岁以下。 比如华为就明确规定员工45岁以后必须退休。阿里这几年也在追求团队年轻化，35岁以上的程序员申请P8以下的职位成功率很低。创业公司则更是年轻人的天下，CEO小于30岁的情况满大街都是。 最近和身边的70后的同学和朋友聊的最多的也就是这个话题了。大多数北上广漂了的时间都超过十年以上，并且没有当地户口，年薪在25-60万的占大多数。分类总结一下，大致有如下几种结果： 1、留在北上广，并拿到户口拿到北上广户口，在当地买了房，结婚有了小孩。这应该是最好的结果了，因为相对二三线城市来说，这几年北上广户籍政策越来越紧，而且IT互联网行业都是民营企业，所以能拿到户口的概率并不大，尤其是普通员工拿到的可能性更低了。 没有户口，孩子的教育是最主要的问题，迟早要回去高考。这是影响大家是否留在外面继续漂的很重要的一个因素了。 对于这类结局的人来说，唯一有牵挂的就是家里的父母逐渐年迈需要照顾，而身在千里之外的他们却无能为力，好在我们70年人基本上家里都还有其他兄弟姐妹能帮衬帮衬。如果家里就一个孩子的，就算把父母接到北上广，气候、饮食和交际老人都不习惯，看到老人这把年纪了还要陪着自己在外打拼有点不好受。 2、留在北上广，但没有当地户口和第一种相比，美中不足的就是没有当地户口。不过没户口并不阻碍买房。除了户口，决定能否留在一个城市的最重要因素就是买房了。至于能否买得起房就要比谁下手早了，我身边的朋友绝大部分都买过了房。下手早的有两三套了，而且地段好，下手晚的也交了首付还着房贷。相比二三线城市，北上广的薪资水平毕竟要高一些，所以两个人共同还贷还是完全能够承担的。尤其是有公积金的情况。 没有户口，涉及最大问题就是孩子教育问题。这里说的教育问题并不是指经济方面，主要是资格方面。 幼儿园：公立幼儿园除了要在对口小区有房子，还有要户口，还要相应的某区某乡的户口。基本上95%以上的外地学童就只能选择上私立了。 小学：外地学童在北上广借读基本上规定是5证，但是5证可以衍生出近20多证。 初高中：基本没有学校会愿意收。因为你没办法在北上广高考，会影响学校的升学率！除非交赞助费让学校收你！ 大学：即便读完高中，依然解决不了问题。要想考大学，你还必须回原籍考去考。因为教材和教育方式等各种不同，回去还能考上大学吗？ 3、回老家发展，进了事业单位或公务员这类结果的人，大部分都是自己家庭还不错，在老家也有一定的人脉关系。大学毕业之后凭着一股新鲜劲和好奇心，到北上广主要也是体验大城市的生活而来。在北上广待不了几年就受不了这样的苦或者觉得没什么太大的发展前景，拍拍屁股回家了，然后让父母托关系找了一个事业单位获得一份稳定的工作。 当然其中也有极少数同学也是靠着自己的努力，考上了家乡公务员，从而早早回家发展去了，在家也是混的风声水起。 4、回老家发展，做点小生意这类结果的人，大部分都是自己家庭一般甚至不好，在老家也没有什么人脉关系。大学时学习也一般，基础不扎实。大学毕业后也是满怀抱负的想到外面的世界闯一闯，发大财。当自己每个月工资还不够自己用的，又不能问家里人要的时候，那种滋味太难受。经常搬家，老是住地下室，工作因为技术不够硬又不受重视。这种主要还是自己不够努力，没能让自己变得更有能力，从而也没能让自己富有起来。这个时候才明白钱不是那么容易挣的，机遇也不是给每个人都准备好了的。 选择回老家发展，虽然不用面对大城市的那些种种问题，但也不是没有烦恼事。回老家去到底做什么？家里的IT互联网几乎一片荒芜，在这个行业打工养家是不可能。创业？在北上广这么好的机会这么好的环境都不容易成功。回去又凭什么成功？ 大部分最好都是只能为了五斗米而折腰，干其它的小买卖，和那些没上太多学的人竞争谁做得好，从而勉强维持生计。 5、一方留北上广，一方回家这种情况一般是男方留在北上广工作赚钱，女方带着小孩回老家。这样的结果 通常是因为在北上广买房无望或者解决不了户口，考虑小孩的教育问题，同时在老家也没有合适的工作，然后就开始了两地分居的生活。这种情况也有极少数是男女都留在北上广，然后小孩送回老家父母照顾的。 之所以要把小孩送回去受教育，并不是因为经济，而是考虑到大城市主要强调素质教育，同时也是因为教材的不同。在大城市上完学再回老家高考能考上大学的概率几乎为零。这种情况留在北上广的目的就是挣钱，所以会很节俭，要养活父母老婆孩子一大家子。 属于这种情况的朋友一般都不会持续太久，可能几年以后也都回去了。一方面是因为两地生活容易产生矛盾，另一方面是因为想孩子，爱情和亲情的牵绊。